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CCKS2019评测任务五-公众公司公告信息抽取,第3名

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houking-can/CCKS2019-Task5

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CCKS2019-Task5

引言

目前,PDF已成为电子文档发行和数字化信息传播的一个标准,其广泛应用于学术界的交流以及各类公告的发行。如何从非结构化的PDF文档中抽取结构化数据是知识图谱领域所面临的一大挑战。本文利用Adobe公司开发的Acrobat DC SDK对PDF进行格式转换,从半结构化的中间文件进行信息抽取。相比已有的开源PDF解析方法,Acrobat导出的中间文件保存了更完整更准确的表格和文本段落信息,能应用于不同需求的信息抽取任务。 在CCKS 2019公众公司公告评测中,我们的方法获得总成绩第三名。在本次评测中,我们将公告文件(PDF格式)转换成XML。对于任务一,我们通过查找Table标签,获取PDF中所有的表格;然后根据表格的上下文,确定其名称,抽出符合条件的表格。对于任务二,我们首先抽出所有文本段落,使用Bi-LSTM-CRF进行命名实体识别,最后结合规则抽取信息点。

任务相关

  1. 任务描述

  2. 训练数据
    网盘链接:https://pan.baidu.com/s/1ali_-IHCCrxlLBkMm0gmGA
    提取码:y4t5

基于Acrobat DC SDK的PDF内容抽取系统

该部分为独立组件,项目地址为:https://github.com/houking-can/PDFConverter

解决方案

子任务1:表格抽取

将PDF转为XML后,直接解析XML抽取表格

子任务2:高管离职信息点抽取

  1. 将PDF转为XML,抽取出文本段落,分句,使用人工标注的JSON反标数据,得到BIO训练数据。
  2. 词向量: 本次比赛使用金融领域预训练好的词向量
  3. 训练Bi-LSTM-CRF直至收敛
  4. 根据触发词,如离职,辞职,因...原因等,设计模板,先识别具有信息点的句子,然后对该句进行实体识别,抽出信息点

分数与排名

两项任务总排名

子任务1

子任务2

说明

  • 在子任务1——表格抽取任务中,由于PDF内容抽取参数设置不当,有1个测试用例输出为空(共10个用例),这严重影响了我们在这个任务中的表现,本来F1值可以达到0.96左右(理论值可达到0.99,忽略空格以及不区分0和0.00)。本次评测是使用web api方式进行评测,最终结果只测试一次,因此没有再次修改的机会。
  • 在子任务2——高管信息抽取中,前两名公司都采用了人工标注得到BIO训练数据,深圳证券还使用额外数据。我们只使用启发式规则标注数据,存在大量噪声。前几名基本都使用BERT,效果提升很大,我们只单纯使用预训练好的词向量。

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Packages

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